최근 운전자 없이 스스로 운전을 하는 자율주행차가 우리의 실생활 속으로 깊숙이 파고들고 있다. 100% 운전자 없는 인공지능(AI) 자율주행차는 시험 중에 있지만, 운전자가 집중하지 않아도 자동차 스스로가 원하는 방향으로 달리는 부분적 자율주행차들은 요즘 어렵지 않게 만날 수 있다. 그런데 어떻게 자동차 스스로 운전하는 일이 가능한 것일까? 아무리 생각해봐도 신기하기만 하다.
자율 주행 자동차의 핵심은 바로 측정 장치에 달렸다. 여기에는 ‘라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR)’와 ‘레이다(Radar)’가 있다. 두 측정 장치의 차이는 라이다는 ‘빛(레이저)’을 이용하고 군사적 목적 또는 일상에서 사용하는 레이다는 ‘전파’를 이용한다는 것이다. 자율주행과 관련된 다양한 기능들은 주로 ‘레이다’에 의존해왔지만, 앞으로는 ‘라이다’가 주목을 받으며 상호 보완적인 형태로 발전될 것으로 보인다.
두 측정 기술은 서로 상호보완적인 부분을 가진다. 예를 들어 거리 측정에 있어서 두 기술 모두 수 미터 앞 가까이에서 멀리 약 200미터까지 물체를 찾아낼 수 있다. 이 부분에서 레이더는 특별한 장점을 가진다. 반면 라이다는 근거리 물체 탐색 시 레이다보다 다소 부족한 것으로 알려져 있다. 그러나 라이다는 공간 분해능력에 있어서 레이다보다 앞선다. 레이더는 파장은 거리가 늘어날수록 작고 디테일한 특징들을 분석하는데 힘들지만, 라이다의 레이저 광은 물체들의 특징 하나하나를 3D로 묘사할 수 있다.
탐색 범위에서도 라이다의 장점은 드러난다. 이 때문에 최근 자동차회사들이 내세우는 ADAS와 같은 운전자 보조 시스템 중 360도 회전형 라이다가 접목된 경우는 ‘보조 수단’이라는 의미를 무색게 할 정도로 뛰어난 탐색 능력을 보인다. ADAS에는 앞차와의 간격을 스스로 탐색해 속도를 제어하는 장치와 충돌 또는 회피, 차선 유지 등 운전자의 주의가 떨어질 때에도 안전하게 차 스스로가 운전을 하는 기술들을 포함하고 있다.
다만 라이다의 경우는 레이저 빛을 이용한다는 점에 있어서 날씨 조건에 따라 활용 능력에 대한 의문이 제기되기도 한다. 눈과 비가 오는날이나, 야간 운전시 정확도에 대해 우려가 있기 때문이다. 이를 보완하기 위해 라이다 센서는 레이저의 장점을 접목하기도 한다. 이 두 기술의 적절한 조합은 악천후 속에서 자율주행을 가능하게 만드는 핵심이기도 하다.
현재 자율주행을 위한 여러 기술들은 라이다의 등장과 함께 비용면에서도 부담을 덜고 있다. 센서의 크기 또한 눈치 챌 수 없는 사이즈로 변해 우리가 모르는 자동차 어딘가에 숨어있기도 하다. 전문가들은 이제 라이다 센서 기술이 크기와 비용 면에서 양산차에 본격 적용할 수 있는 수준에 다가섰다고 본다. 현재 약 200달러 선 라이다 모듈이 등장하기도 했다.
과거 라이다 기술은 스캐닝에 의존하는 경우가 많았기 때문에 거추장스러운 카메라와 기이한 형태를 지니곤 했다. 구글맵 촬영을 위해 루프에 카메라 기둥을 세우고 다니는 자동차가 바로 스캔형 라이다를 사용하는 사례다. 그러나 이것 역시 고정형 라이다의 대중화를 통해 크기가 작아지고 성능도 좋아질 것으로 내다보고 있다. 즉 이 기술이 자율주행을 넘어 실생활에 도움이 되는 다양한 방면으로 활용될 가능성이 높다는 것이다.
현재 양산차의 자율주행 기술을 통해서 볼 때 라이다의 탐색 기술은 향후 3년 안에 자동차에 대한 개념을 180도 바꿀 것으로 보인다. 운전하지 않는 자동차. 말로만 듣던 완전 자율주행차의 시대는 생각보다 가까이 또한 빠르게 다가오고 있다.
